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生成式 AI 的崛起让大模型成为数字时代的“水电煤”，但高昂的调用成本却让中小企业和开发者望而却步。

随着多种商业、开源的 LLM（大型语言模型）流行，越来越多的企业将人工智能整合到工作流中去，而这也对大模型的调用提出了新的要求。无论是在产品设计、后端开发还是数据分析方面的需求，LLM 和 GenAI

随着人工智能技术的飞速发展，将大型语言模型（LLM）部署到生产环节变得日益复杂。特别是在AI和基于LLM的API需求激增的当下，这一挑战尤为突出。Gartner的预测显示，到2026年，由AI和LLM

AI 大模型的快速发展正推动各行业的增长。根据相关报告预测：“未来十年内，AI 的年均增长率预计将达到 37.3%，全球企业将在 2027 年前在 AI 领域投入 8000 亿美元”。这种蓬勃发展促使

在人工智能技术不断进步的今天，AI已成为推动全球经济增长的关键动力。预计到2027年，全球企业在AI技术上的支出将达到8000亿美元，年均增长率达到37.3%。这一趋势不仅改变了企业的业务模式，也对企

随着越来越多的组织将生成式AI引入生产环境，他们面临的挑战已经超出了初步实施的范畴。如果管理不当，扩展性限制、安全漏洞和性能瓶颈可能会阻碍AI应用的推广。实际问题如用户数据的安全性、固定容量限制、成本

自从 OpenAI 推出 ChatGPT 开始，AI 领域经历了巨大的变化。针对不同的使用场景进行了优化，OpenAI 提供了多个版本的AI模型。一些模型响应速度更加的快，还有一些则更加注重精度。令我

随着多种商业大型语言模型（LLM）流行，企业将人工智能（AI）整合到工作流程的有了新的要求。无论是在用户界面/用户体验（UI/UX）设计、后端开发还是数据分析领域，LLM和生成式人工智能（GenAI）